用于“最大间隔”分类的 Hinge 损失函数

[源代码]

Hinge 类

keras.losses.Hinge(reduction="sum_over_batch_size", name="hinge", dtype=None)

计算 `y_true` 和 `y_pred` 之间的 Hinge 损失。

公式

loss = maximum(1 - y_true * y_pred, 0)

y_true 值应为 -1 或 1。如果提供二元（0 或 1）标签，我们将将其转换为 -1 或 1。

参数

• reduction：应用于损失的约简类型。在几乎所有情况下，这都应为 ` "sum_over_batch_size"`。支持的选项有 ` "sum"`、` "sum_over_batch_size"`、` "mean"`、` "mean_with_sample_weight"` 或 ` None`。` "sum"` 对损失求和，` "sum_over_batch_size"` 和 ` "mean"` 对损失求和并除以样本大小，而 ` "mean_with_sample_weight"` 对损失求和并除以样本权重之和。` "none"` 和 ` None` 不执行聚合。默认为 ` "sum_over_batch_size"`。
• name: 损失实例的可选名称。
• dtype：损失计算的数据类型。默认为 ` None`，这意味着使用 `keras.backend.floatx()`。`keras.backend.floatx()` 是 ` "float32"`，除非设置为不同值（通过 `keras.backend.set_floatx()`）。如果提供了 `keras.DTypePolicy`，则将使用 `compute_dtype`。

[源代码]

SquaredHinge 类

keras.losses.SquaredHinge(
    reduction="sum_over_batch_size", name="squared_hinge", dtype=None
)

计算 `y_true` 和 `y_pred` 之间的平方 Hinge 损失。

公式

loss = square(maximum(1 - y_true * y_pred, 0))

y_true 值应为 -1 或 1。如果提供二元（0 或 1）标签，我们将将其转换为 -1 或 1。

参数

• reduction：应用于损失的约简类型。在几乎所有情况下，这都应为 ` "sum_over_batch_size"`。支持的选项有 ` "sum"`、` "sum_over_batch_size"`、` "mean"`、` "mean_with_sample_weight"` 或 ` None`。` "sum"` 对损失求和，` "sum_over_batch_size"` 和 ` "mean"` 对损失求和并除以样本大小，而 ` "mean_with_sample_weight"` 对损失求和并除以样本权重之和。` "none"` 和 ` None` 不执行聚合。默认为 ` "sum_over_batch_size"`。
• name: 损失实例的可选名称。
• dtype：损失计算的数据类型。默认为 ` None`，这意味着使用 `keras.backend.floatx()`。`keras.backend.floatx()` 是 ` "float32"`，除非设置为不同值（通过 `keras.backend.set_floatx()`）。如果提供了 `keras.DTypePolicy`，则将使用 `compute_dtype`。

[源代码]

CategoricalHinge 类

keras.losses.CategoricalHinge(
    reduction="sum_over_batch_size", name="categorical_hinge", dtype=None
)

计算 `y_true` 和 `y_pred` 之间的分类 Hinge 损失。

公式

loss = maximum(neg - pos + 1, 0)

其中 `neg=maximum((1-y_true)*y_pred)` 且 `pos=sum(y_true*y_pred)`

参数

• reduction：应用于损失的约简类型。在几乎所有情况下，这都应为 ` "sum_over_batch_size"`。支持的选项有 ` "sum"`、` "sum_over_batch_size"`、` "mean"`、` "mean_with_sample_weight"` 或 ` None`。` "sum"` 对损失求和，` "sum_over_batch_size"` 和 ` "mean"` 对损失求和并除以样本大小，而 ` "mean_with_sample_weight"` 对损失求和并除以样本权重之和。` "none"` 和 ` None` 不执行聚合。默认为 ` "sum_over_batch_size"`。
• name: 损失实例的可选名称。
• dtype：损失计算的数据类型。默认为 ` None`，这意味着使用 `keras.backend.floatx()`。`keras.backend.floatx()` 是 ` "float32"`，除非设置为不同值（通过 `keras.backend.set_floatx()`）。如果提供了 `keras.DTypePolicy`，则将使用 `compute_dtype`。

[源代码]

hinge 函数

keras.losses.hinge(y_true, y_pred)

计算 `y_true` 和 `y_pred` 之间的 Hinge 损失。

公式

loss = mean(maximum(1 - y_true * y_pred, 0), axis=-1)

参数

• y_true：真实值。y_true 值应为 -1 或 1。如果提供了二元（0 或 1）标签，它们将转换为 -1 或 1，形状为 [batch_size, d0, .. dN]。
• y_pred：预测值，形状为 [batch_size, d0, .. dN]。

返回

Hinge 损失值，形状为 [batch_size, d0, .. dN-1]。

示例

>>> y_true = np.random.choice([-1, 1], size=(2, 3))
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.hinge(y_true, y_pred)

[源代码]

squared_hinge 函数

keras.losses.squared_hinge(y_true, y_pred)

计算 `y_true` 和 `y_pred` 之间的平方 Hinge 损失。

公式

loss = mean(square(maximum(1 - y_true * y_pred, 0)), axis=-1)

参数

• y_true：真实值。y_true 值应为 -1 或 1。如果提供了二元（0 或 1）标签，我们将它们转换为 -1 或 1，形状为 [batch_size, d0, .. dN]。
• y_pred：预测值，形状为 [batch_size, d0, .. dN]。

返回

平方 Hinge 损失值，形状为 [batch_size, d0, .. dN-1]。

示例

>>> y_true = np.random.choice([-1, 1], size=(2, 3))
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.squared_hinge(y_true, y_pred)

[源代码]

categorical_hinge 函数

keras.losses.categorical_hinge(y_true, y_pred)

计算 `y_true` 和 `y_pred` 之间的分类 Hinge 损失。

公式

loss = maximum(neg - pos + 1, 0)

其中 `neg=maximum((1-y_true)*y_pred)` 且 `pos=sum(y_true*y_pred)`

参数

• y_true：真实值。y_true 值应为 {-1, +1} 或 {0, 1}（即独热编码张量），形状为 [batch_size, d0, .. dN]。
• y_pred：预测值，形状为 [batch_size, d0, .. dN]。

返回

分类 Hinge 损失值，形状为 [batch_size, d0, .. dN-1]。

示例

>>> y_true = np.random.randint(0, 3, size=(2,))
>>> y_true = np.eye(np.max(y_true) + 1)[y_true]
>>> y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
>>> loss = keras.losses.categorical_hinge(y_true, y_pred)